一种基于AI智能体的糖尿病干预方案生成方法与流程

本发明涉及医学人工智能与临床知识工程，尤其是一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法。

背景技术：

1、当前糖尿病专病知识库动态维护领域主要采用两种技术路径：一是通过人工定期梳理医学文献与权威指南，由知识工程师手工录入修订知识条目并经专家审核保障权威性；二是利用自动化爬取与nlp语义解析技术从互联网或数据库中提取医学实体与干预建议，构建临床知识图谱。后者在病例初筛与合理用药推荐等场景中具有一定实用价值，但其内容更新依赖指南发布周期与外部数据源频率。

2、现有方法的主要局限在于：人工维护效率低下且易受主观偏见与时滞影响，无法同步知识快速演变与本地实践需求；自动抓取方法在权威性甄别与场景适配方面风险较高，易引入低可信度内容；现有系统难以捕捉健康管理服务人员在实际干预过程中对建议内容的真实反馈，无法基于实践数据动态反映知识条目在具体地域中的适用性漂移。地方医保目录变化、新药物准入等关键因素可能导致权威指南的“最佳实践”在一线临床中短期内失效，而知识库长期滞后。

3、当前技术缺乏一种以真实干预行为驱动、无缝集成于医务工作流的知识库动态校准机制。现有的人工审核、多智能体讨论及rag检索增强等手段，难以对知识条目在本地环境实时失效的微观信号进行敏感捕捉与分级流控。因此，亟需一种以健康管理服务人员日常干预决策为核心、通过隐式操作行为驱动知识自动分层与动态校准的方案，突破传统方法的权威滞后与内容失真瓶颈，为智能化个性化干预提供稳定、可溯、动态自适应的知识保障。

技术实现思路

1、本申请提供一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，旨在解决上述背景技术中提到的现有技术存在的问题或问题之一。

2、本申请提供的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，具体包括：

3、s1：获取健康管理服务人员在糖尿病干预问答交互中针对系统推送建议产生的操作行为事件，并封装为原始操作行为事件流；

4、s2：基于所述原始操作行为事件流，关联知识条目唯一标识符、原始来源元数据及临床上下文参数，形成结构化临床干预数据集；

5、s3：对所述结构化临床干预数据集中同一知识条目在预设周期内且临床上下文参数相似度大于阈值的多个操作行为事件进行聚类分析，提取操作类型分布熵、文本编辑距离均值及临床上下文参数的响应敏感度特征，生成临床干预行为语义指纹；

6、s4：判断所述临床干预行为语义指纹是否满足预设的知识漂移触发条件，若是则触发知识适用边界预警并将对应知识条目从通用知识层迁移至区域实践适配层以生成固化知识版本；

7、s5：利用历史临床干预行为语义指纹训练长短期记忆网络模型，预测所述固化知识版本在新出现临床情境下的适用概率衰减曲线，当预测衰减率超过预设失效阈值时生成知识更新需求包；

8、s6：获取专家对所述知识更新需求包的确认结果，根据所述确认结果更新知识图谱，形成双版本共存知识结构；

9、s7：获取用户身份标识信息以确定对应的机构编码，根据所述机构编码从所述双版本共存知识结构中选择对应的知识版本作为推理依据，生成个性化干预建议。

10、本申请提供的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，具有以下有益效果：

11、（1）本申请以“行为即证据”理念，将服务人员对系统推送建议的采纳、微调、拒绝及标记复核等操作行为事件与临床上下文参数及知识来源结合，构建“行为-知识-情境”三元事件流，实现知识库从被动响应式更新向主动感知式演进的范式转变，在不依赖外部爬取或多智能体辩论的前提下，保持与权威指南的一致性并适配基层落地需求。

12、（2）通过对高频行为数据进行语义指纹建模，构建包含操作分布熵、编辑距离均值、拒绝理由共现频次及参数敏感度梯度的多维“实践适配指纹”，自动识别知识适用边界并触发层级迁移机制，将失效知识从通用层转入区域适配层并冻结跨机构调用权限。结合lstm模型预测知识衰减趋势，提前生成结构化知识更新需求包，降低人工维护成本，提升系统运维效率与稳定性。

13、（3）上述机制构建了闭环自洽的知识演化体系，实现国家指南与地方实践的动态平衡。原始权威版本与实践共识版本双版本共存，前端引擎根据用户机构编码智能加载对应知识权重配置，保障推荐结果符合医学规范且精准匹配本地诊疗现实，适用于医疗资源配置不均的慢性病管理场景。

1.一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，所述操作行为事件包括直接采纳时间戳、微调后采纳的编辑轨迹向量、拒绝并重写的语义差异主干以及区域质控复核标记。

3.根据权利要求2所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，所述临床上下文参数包含糖化血红蛋白趋势与肾功能分期。

4.根据权利要求3所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，步骤s4具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，所述预设的知识漂移触发条件包括：所述临床干预行为语义指纹在连续两个周期内微调采纳率超过预设的高频修正阈值，且所述拒绝理由关键词共现频次中关于本地用药目录不覆盖特定词条的出现密度突增。

7.根据权利要求1所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，所述知识更新需求包包含知识不适用的临床情境样本集与高频替代干预表述簇。

8.根据权利要求1所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，步骤s5具体包括：

9.根据权利要求1所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，所述获取专家对所述知识更新需求包的确认结果，根据所述确认结果更新知识图谱，形成双版本共存知识结构，包括：

10.根据权利要求1所述的一种基于ai智能体的糖尿病干预方案生成方法，其特征在于，所述根据用户机构信息从双版本共存知识结构中选择对应的知识版本作为推理依据，生成个性化干预建议，包括：